KR19980017780A - Boundary Detection Method Using Double Window in Digital Image - Google Patents
Boundary Detection Method Using Double Window in Digital Image Download PDFInfo
- Publication number
- KR19980017780A KR19980017780A KR1019960037597A KR19960037597A KR19980017780A KR 19980017780 A KR19980017780 A KR 19980017780A KR 1019960037597 A KR1019960037597 A KR 1019960037597A KR 19960037597 A KR19960037597 A KR 19960037597A KR 19980017780 A KR19980017780 A KR 19980017780A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- window
- double window
- double
- difference
- average brightness
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
본 발명은 디지탈 영상에서 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법에 관한 것으로, 입력된 영상에서 소정의 중심점으로부터 소정의 간격을 갖는 최소 더블 윈도우를 형성하는 단계(101); 형성된 더블 윈도우를 4개의 영역으로 균등분할하는 단계(102); 분할된 각 영역의 평균 밝기값을 구하는 단계(103); 내부 윈도우영역의 평균 밝기값과 외부 윈도우 영역의 평균 밝기값의 차를 구해 저장하는 단계(104); 형성된 더블 윈도우의 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 미달하면 다시 더블 윈도우를 확장하여 상기 형성된 윈도우를 분할하고, 분할된 영역의 밝기값과 그 차를 구하는 과정을 반복하는 단계(105,106);및 저장된 평균 밝기값의 차의 최대치가 되는 점들을 경계선으로 확정하는 단계(107)를 포함하여 더블 윈도우를 이용하여 경계선을 검출하므로 잡음 등에 의해 경계선이 불명확한 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있어 물체인식이나 추적 등을 가능하게 하는 효과가 있다.The present invention relates to a boundary detection method using a double window in a digital image, the method comprising: forming a minimum double window having a predetermined distance from a predetermined center point in an input image (101); Equally dividing the formed double window into four regions (102); Obtaining 103 average brightness values of each divided region; Obtaining and storing a difference between the average brightness value of the inner window area and the average brightness value of the outer window area (104); If the size of the formed double window is less than the set maximum window size, dividing the formed window by dividing the double window again, and repeating the process of obtaining the difference between the brightness values of the divided regions (105 and 106); and the stored average brightness. Since the boundary line is detected using a double window including the step 107 of determining the points that are the maximum value difference, the boundary line can be accurately detected even when the boundary line is unclear due to noise or the like. There is an effect that makes it possible.
Description
본 발명은 디지탈 영상에서 에지를 검출하는 방법에 관한 것으로 특히, 잡음 등에 의해 경계선이 무디어진 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있는 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for detecting edges in a digital image, and more particularly, to a method for detecting an edge using a double window that can accurately detect a boundary even when the boundary is dull due to noise.
컴퓨터 비젼 및 영상신호처리분야에서 경계선(Edge)를 검출하고 이의 방향을 구하는 문제는 가장 기본적인 기술분야이다. 여기서, 경계선(Edge)이란 물체와 배경의 접면 등과 같이 밝기(brightness)가 갑자기 변화하는 픽셀들의 집합을 말하며, 전형적인 에지의 포로파일(typical edge profiles)로는 스텝(step), 루프(roof), 라인(line), 노이지(Noisy) 등의 형태가 있다. 그리고 이러한 경계선은 일종의 벡터변수로서 크기와 방향을 갖는데, 에지의 크기는 그라디언트의 크기(magnitude of gradient)이고, 에지의 방향은 그라디언트방향(｜X)에 90도를 뺀 방향(｜X-90°)이다.In the field of computer vision and image signal processing, the problem of detecting edge and obtaining direction thereof is the most basic technical field. Here, the edge is a set of pixels whose brightness suddenly changes, such as the interface between the object and the background, and typical edge profiles include step, loop and line. (line), noisy (Noisy) and the like. And this boundary is a kind of vector variable and has the size and direction, the size of the edge is the magnitude of the gradient, the direction of the edge minus 90 degrees in the gradient direction (| X) (| X-90 ° )to be.
일반적으로 경계선을 검출하는 오퍼레이터로는 Roberts operator, laplace operator, Prewitt operator, Sobel operator 등이 있다. 이들은 각각 특정한 성질의 마스크를 사용하여 경계선을 구한다.In general, there are Roberts operator, laplace operator, Prewitt operator and Sobel operator. Each of these uses a mask of a specific property to find the boundary.
즉, 종래에는 다음 수학식 1과 같은 수평방향의 미분 마스크 혹은 다음 수학식 2와 같은 수직방향의 미분 마스크를 사용하여 미분값(즉, 필터의 출력값)의 크기가 일정 크기 이상이면 이를 경계선으로 검출하였다.That is, conventionally, if the magnitude of the derivative value (that is, the output value of the filter) is greater than or equal to a predetermined size using a horizontal differential mask as in Equation 1 or a vertical differential mask as in Equation 2, it is detected as a boundary. It was.
[수학식 1][Equation 1]
[수학식 2][Equation 2]
그런데 이와 같이 단일 윈도우상에서 미분 마스크를 사용하여 경계선을 검출할 경우에 잡음 등에 의해 경계선이 비스듬해지면 미분값의 차가 적어 경계선을 식별하기 어려운 문제점이 있다.However, when a boundary line is detected using a differential mask on a single window as described above, if the boundary line is oblique due to noise or the like, there is a problem that it is difficult to identify the boundary line due to the small difference in the derivative values.
이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해소하기 위하여 안출된 것으로, 디지탈 영상에서 잡음 등에 의해 경계선이 무디어진 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있는 더블 윈도우를 이용한 경계선 검출방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and provides a boundary detection method using a double window that can accurately detect the boundary even when the boundary is blunted by noise or the like in a digital image. have.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 입력된 영상에서 소정의 중심점으로부터 소정의 간격을 갖는 최소 더블 윈도우를 형성하는 단계; 형성된 더블 윈도우를 4개의 영역으로 균등 분할하는 단계; 분할된 각 영역의 평균 밝기값을 구하는 단계; 내부 윈도우영역의 평균 밝기값과 외부 윈도우 영역의 평균 밝기값의 차를 구해 저장하는 단계; 형성된 더블 윈도우의 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 미달하면 다시 더블 윈도우를 확장하여 상기 형성된 윈도우를 분할하고, 분할된 영역의 밝기값과 그 차를 구하는 단계를 반복하는 단계;및 저장된 평균 밝기값의 차이가 국부 최대치가 되는 점들을 경계선으로 확정하는 단계를 포함한 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention comprises the steps of forming a minimum double window having a predetermined distance from a predetermined center point in the input image; Dividing the formed double window into four regions equally; Obtaining an average brightness value of each divided region; Obtaining and storing a difference between the average brightness value of the inner window area and the average brightness value of the outer window area; If the size of the formed double window is less than the set maximum window size, dividing the formed window by dividing the double window again, and obtaining the difference between the brightness value of the divided area and the difference; and the difference between the stored average brightness values. It is characterized in that it comprises the step of determining the points that become the local maximum to the boundary line.
이와 같이 본 발명에서는 더블 윈도우를 이용하여 경계선을 검출하므로 잡음 등에 의해 경계선이 불명확한 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있다.As described above, in the present invention, since the boundary line is detected using the double window, even when the boundary line is unclear due to noise or the like, the boundary line can be detected accurately.
도 1은 더블 윈도우 확장에 의해 물체의 경계면을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면,1 is a view for explaining a method of detecting the boundary surface of an object by double window expansion;
도 2a는 본 발명에서 더블 윈도우를 4개의 영역으로 분할한 것을 도시한 도면,FIG. 2A is a diagram illustrating dividing a double window into four regions in the present invention; FIG.
도 2b는 분할된 더블 윈도우의 일 영역이 확장되는 것을 나타내는 도면,FIG. 2B is a view illustrating an expansion of one region of a divided double window; FIG.
도 3a, 3b는 계단형 에지를 갖는 영상에서 본 발명에 따라 더블 윈도우 확장에 의해 경계선을 검출하는 개념을 나타낸 도면,3A and 3B illustrate a concept of detecting a boundary line by double window expansion according to the present invention in an image having a stepped edge;
도 4a, 4b, 4c는 루프형 에지를 갖는 영상에서 본 발명에 따라 더블 윈도우 확장에 의해 경계선을 검출하는 개념을 나타낸 도면,4A, 4B, and 4C are diagrams illustrating a concept of detecting boundary lines by double window expansion according to the present invention in an image having a looped edge;
도 5는 본 발명에 따라 경계선을 검출하는 방법을 도시한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a method for detecting a boundary line according to the present invention.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
10: 물체Wi,Wi-1: 윈도우10: object W i , W i-1 : window
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 자세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 더블 윈도우 확장에 의해 물체의 경계면을 검출하는 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 2a는 본 발명에서 더블 윈도우를 4개의 영역으로 분할한 것을 도시한 도면이며, 도 2b는 분할된 더블 윈도우의 일 영역이 확장되는 것을 나타내는 도면이다.1 is a view for explaining a method for detecting the boundary surface of an object by double window expansion, Figure 2a is a diagram showing the division of the double window into four areas in the present invention, Figure 2b is a divided double window It is a diagram showing that one region of is expanded.
도 1을 참조하면, 입력된 MxN 영상의 소정 중심점에서부터 더블 윈도우를 형성한 후 도 2a와 같이 4개의 영역으로 균등하게 분할하고, 분할된 영역에 대해 밝기값과 그 차를 구한 후 다시 확장하여 확장된 윈도우 영역상에서 분할 및 계산과정을 반복한다.Referring to FIG. 1, after forming a double window from a predetermined center point of an input MxN image, the screen is equally divided into four regions as shown in FIG. 2A, and the brightness value and the difference are obtained for the divided regions, and then expanded and expanded again. The division and calculation process are repeated on the window area.
즉, 초기에 W0를 내부 윈도우, W1을 외부 윈도우로 하는 더블 윈도우를 형성하고, 소정의 처리과정을 거친 후, 이어서 W1을 내부 윈도우로 하고 W2를 외부 윈도우로 하는 더블 윈도우를 형성하여 윈도우를 확장한다. 동일한 방식으로 W2는 다음 확장단계에서 내부 윈도우가 되며 W3은 외부 윈도우가 되고, 다음 다음 확장에서는 W3가 내부 윈도우가 되고 W4가 외부 윈도우가 된다. 이와 같은 윈도우 확장과정을 반복하여 확장된 윈도우의 최대 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 도달하면 윈도우 확장을 중지한다. 이때 최대 윈도우 크기는 MxN 영상의 최대 크기일 수도 있으며, 물체(10)의 크기에 따라 적절하게 선택할 수도 있다.That is, initially, a double window is formed in which W0 is an inner window and W1 is an outer window, and after a predetermined process, a window is expanded by forming a double window in which W1 is an inner window and W2 is an outer window. do. In the same way, W2 becomes the inner window in the next expansion phase, W3 becomes the outer window, W3 becomes the inner window and W4 becomes the outer window in the next extension. By repeating this window expansion process, when the maximum size of the expanded window reaches the set maximum window size, the window expansion stops. In this case, the maximum window size may be the maximum size of the MxN image, and may be appropriately selected according to the size of the object 10.
이와 같이 확장에 의해 형성된 더블 윈도우를 4개로 균등 분할하면, 도 2a에 도시된 바와 같이, 내부 윈도우상에서 a0, a1, a2, a3 4개의 소영역이 형성되고, 외부윈도우상에서 b0, b1, b2, b3 4개의 소영역이 형성된다.In this way, if the double window formed by the expansion is divided equally into four, as shown in Fig. 2A, four small areas a0, a1, a2, a3 are formed on the inner window, and b0, b1, b2, b3 Four small regions are formed.
이때 4 분할된 영역중 4상한에 해당하는 부분만 확장된 것을 도시하면 도 2b와 같이, a3-1과 b3-1에 의한 제1 더블 윈도우, a3-1과 b3-1의 합으로 형성된 a3-2와 b3-2에 의한 제2 더블 윈도우, a3-1과 b3-1, b3-2의 합으로 형성된 a3-3과 b3-3에 의한 제3 더블 윈도우로 보여진다. 이와 같이 초기 윈도우가 형성된 후 확장에 의해 윈도우 크기를 키워갈 수 있다. 이때 내부 윈도우와 외부 윈도우와의 차를 크게 하면 전체 계산량이 줄어드나 경계선 검출이 정밀하게 이루어지지 않으므로, 응용분야에서 요구되는 바에 따라 그 차를 적절하게 선택할 필요가 있다.In this case, when only a portion corresponding to the upper limit of the four divided regions is expanded, as illustrated in FIG. 2B, the first double window formed by a3-1 and b3-1 and a3- formed by the sum of a3-1 and b3-1 is shown. The second double window by 2 and b3-2, the third double window by a3-3 and b3-3 formed by the sum of a3-1 and b3-1 and b3-2. After the initial window is formed, the window size can be increased by expansion. In this case, when the difference between the inner window and the outer window is increased, the total calculation amount is reduced, but the boundary detection is not precisely performed. Therefore, it is necessary to appropriately select the difference as required by the application field.
한편 도 2a에 있어서, 분할된 영역 ai에서의 평균 밝기값은 다음 수학식 3에 의해 구해지고, 영역 bi에서의 평균 밝기값은 수학식 4에 의해 구해진다.2A, the average brightness value in the divided region a i is obtained by the following equation (3), and the average brightness value in the region b i is obtained by equation (4).
[수학식 3][Equation 3]
[수학식 4][Equation 4]
이와 같이 내부 윈도우 영역에서의 밝기값과 외부 윈도우 영역에서의 밝기값을 구한 후 다음 수학식 5에서와 같이, 그 차를 구하여 그 차값이 최대인 점을 찾아 이를 경계선으로 확정한다.As described above, after the brightness value in the inner window area and the brightness value in the outer window area are obtained, the difference is obtained as shown in Equation 5 below, and the point where the difference value is maximum is determined to determine the boundary line.
[수학식 5][Equation 5]
이어서 본 발명에 따라 에지를 검출하는 방법은 도 5에 도시된 바와 같이, 입력된 영상에서 소정의 중심점으로부터 소정의 간격을 갖는 최소 더블 윈도우를 형성하는 단계(101); 형성된 더블 윈도우를 4개의 영역으로 균등 분할하는 단계(102); 분할된 각 영역의 평균 밝기값을 구하는 단계(103); 내부 윈도우영역의 평균 밝기값과 외부 윈도우 영역의 평균 밝기값의 차를 구해 저장하는 단계(104); 형성된 더블 윈도우의 크기가 설정된 최대 윈도우 크기에 미달하면 다시 더블 윈도우를 확장하여 상기 형성된 윈도우를 분할하고 분할된 영역의 밝기값과 그 차를 구하는 단계를 반복하는 단계(105,106); 및 윈도우 확장이 완료되면 저장된 평균 밝기값의 차이가 국부 최대치가 되는 점들을 경계선으로 확정하는 단계(107)로 이루어진다.Subsequently, a method for detecting an edge according to the present invention may include forming 101 a minimum double window having a predetermined distance from a predetermined center point in an input image, as shown in FIG. 5; Dividing the formed double window into four regions equally (102); Obtaining 103 average brightness values of each divided region; Obtaining and storing a difference between the average brightness value of the inner window area and the average brightness value of the outer window area (104); If the size of the formed double window is less than the set maximum window size, dividing the double window again to divide the formed window and repeating the steps of obtaining the brightness value and the difference between the divided windows; And when the window expansion is completed, determining the points at which the difference between the stored average brightness values becomes a local maximum as a boundary line.
이어서, 상기와 같은 본 발명의 방법을 계단형 에지와 루프형 에지에 적용하여 에지를 검출하는 예를 들어 본 발명의 작용을 설명한다.Next, the operation of the present invention will be described, for example, by detecting the edge by applying the method of the present invention to the stepped edge and the looped edge.
도 3a, 3b는 계단형(step) 에지를 갖는 영상에서 본 발명에 따라 더블 윈도우 확장에 의해 경계선을 검출하는 개념을 나타낸 도면이다.3A and 3B are diagrams illustrating a concept of detecting a boundary line by double window expansion according to the present invention in an image having a stepped edge.
도 3a는 밝기값이 계단형 에지로 된 물체영역과 밝기값의 크기가 0인 배경영역이 도시되어 있고, 도 3b는 윈도우 확장에 의해 도 2b와 같이 분할된 일 영역의 윈도우 크기를 나타냄과 아울러 각각의 더블 윈도우상에서 상기 수학식 5에 따라 구한 내부 윈도우 영역의 밝기값과 외부 윈도우 영역의 밝기값의 차를 보여준다.FIG. 3A shows an object region having a brightness value of a stepped edge and a background region having a zero brightness value, and FIG. 3B shows a window size of one region divided as shown in FIG. 2B by window expansion. The difference between the brightness value of the inner window area and the brightness value of the outer window area obtained according to Equation 5 on each double window is shown.
도 3b를 참조하면, a3-1과 b3-1 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D1이고, a3-2와 b3-2 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D2이고, a3-3과 b3-3 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D3이며, a3-4과 b3-4 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D4이다. 이때, D3값이 최대값이므로 이 지점의 픽셀을 경계선으로 확정한다.Referring to FIG. 3B, a value obtained according to Equation 5 by a3-1 and b3-1 double windows is D1, and a value obtained according to Equation 5 by a3-2 and b3-2 double windows is D2. The value obtained according to Equation 5 by the a3-3 and b3-3 double windows is D3, and the value obtained according to Equation 5 by the a3-4 and b3-4 double windows is D4. At this time, since the value of D3 is the maximum value, the pixel at this point is determined as a boundary.
도 4a, 4b, 4c는 루프형(roof) 에지를 갖는 영상에서 본 발명에 따라 더블 윈도우 확장에 의해 경계선을 검출하는 개념을 나타낸 도면이다.4A, 4B, and 4C are diagrams illustrating a concept of detecting a boundary line by double window expansion according to the present invention in an image having a looped edge.
도 4a는 밝기값이 루프형(roof) 에지로 된 물체영역과, 밝기값의 크기가 0인 배경영역이 도시되어 있고, 도 4b는 윈도우 확장에 의해 도 2b와 같이 분할된 일 영역의 윈도우 크기를 나타내며, 도 4c는 각각의 더블 윈도우상에서 상기 수학식 5에 따라 구한 내부 윈도우 영역의 밝기값과 외부 윈도우 영역의 밝기값의 차이다.FIG. 4A illustrates an object region having a brightness value of a looped edge and a background region having a brightness value of 0. FIG. 4B illustrates a window size of one region divided as shown in FIG. 2B by window expansion. 4C is a difference between the brightness value of the inner window area and the brightness value of the outer window area obtained according to Equation 5 on each double window.
도 4c를 참조하면, a3-1과 b3-1 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D1이고, a3-2와 b3-2 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D2이고, a3-3과 b3-3 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D3이고, a3-4과 b3-4 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한값이 D4이며, a3-5과 b3-5 더블 윈도우에 의해 상기 수학식 5에 따라 구한 값이 D5이다. 이때, D3값이 최대값이므로 이 지점의 픽셀을 경계선으로 확정한다.Referring to FIG. 4C, the value obtained according to Equation 5 by the a3-1 and b3-1 double windows is D1, and the value obtained according to Equation 5 by the a3-2 and b3-2 double windows is D2. And a value obtained according to Equation 5 by the a3-3 and b3-3 double windows is D3, a value calculated according to Equation 5 by the a3-4 and b3-4 double windows is D4, and a3- The value obtained according to Equation 5 by the 5 and b3-5 double windows is D5. At this time, since the value of D3 is the maximum value, the pixel at this point is determined as a boundary.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따라 더블 윈도우를 이용하여 경계선을 검출하므로 잡음 등에 의해 경계선이 불명확한 경우에도 경계선을 정확하게 검출할 수 있어 물체인식이나 추적 등을 가능하게 하는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, since the boundary line is detected using a double window, even when the boundary line is not clear due to noise, the boundary line can be accurately detected, thereby enabling object recognition or tracking.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019960037597A KR100212844B1 (en) | 1996-08-31 | 1996-08-31 | Edge detection method using double window |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019960037597A KR100212844B1 (en) | 1996-08-31 | 1996-08-31 | Edge detection method using double window |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR19980017780A true KR19980017780A (en) | 1998-06-05 |
| KR100212844B1 KR100212844B1 (en) | 1999-08-02 |
Family
ID=19472318
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1019960037597A KR100212844B1 (en) | 1996-08-31 | 1996-08-31 | Edge detection method using double window |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR100212844B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100657867B1 (en) * | 2005-10-08 | 2006-12-15 | 건국대학교 산학협력단 | Apparatus and method for searching center point of mass using repetition of adaptive histogram equalization |
-
1996
- 1996-08-31 KR KR1019960037597A patent/KR100212844B1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100657867B1 (en) * | 2005-10-08 | 2006-12-15 | 건국대학교 산학협력단 | Apparatus and method for searching center point of mass using repetition of adaptive histogram equalization |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR100212844B1 (en) | 1999-08-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111968144B (en) | Image edge point acquisition method and device | |
| US6141460A (en) | Method for detecting edges in an image signal | |
| EP1304651A2 (en) | Background-based image segmentation | |
| US20070098294A1 (en) | Method and system for quantization artifact removal using super precision | |
| US20040091151A1 (en) | Method for segmenting and recognizing an image in industry radiation imaging | |
| US6803954B1 (en) | Filtering control method for improving image quality of bi-linear interpolated image | |
| Scollar et al. | Image enhancement using the median and the interquartile distance | |
| JP2000030052A (en) | Picture processor | |
| EP1924098A1 (en) | Motion estimation and scene change detection using two matching criteria | |
| US5748778A (en) | Image processing apparatus and method | |
| EP1093086B1 (en) | Method and apparatus for digital image rescaling with adaptive contrast enhancement | |
| CN111260675A (en) | High-precision extraction method and system for image real boundary | |
| JPH07249128A (en) | Picture processor for vehicle | |
| KR102386930B1 (en) | Apparatus for detecting edge of road image and method thereof | |
| KR19980017780A (en) | Boundary Detection Method Using Double Window in Digital Image | |
| KR100249823B1 (en) | Noise reduction method and system for still image | |
| US7263229B2 (en) | Method and apparatus for detecting the location and luminance transition range of slant image edges | |
| KR19990062036A (en) | Edge Detection Method Using Differential Operators | |
| CN113034366A (en) | Splicing seam-free SAR image segmentation parallel acceleration processing method | |
| Huang | Fringe skeleton extraction using adaptive refining | |
| KR0134472B1 (en) | Segmentation method of the image data | |
| JP3118484B2 (en) | Image segmentation method | |
| Gokmen et al. | Edge detection with iteratively refined regularization | |
| KR100283072B1 (en) | A method for correcting image segmentation result using spatial information and watershed algorithm | |
| KR100212845B1 (en) | Method for calculating direction of edge in digital image data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20120503 Year of fee payment: 14 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20130502 Year of fee payment: 15 |
|
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |